Interpretability of Deep Neural Networks for Image Segmentation

Od rozšíření prozkoumávání vesmíru, především v komerčním sektoru, dochází k vzinku obrovského množství satelitních snímků. Množství dat dodávaných různými satelity zvyšuje poptávku po interpretaci těchto dat za účelem získání hodnotých informací. Příkladem takových dat je dataset SpaceNet. Cílem této práce je vytvoření a vyhodnocení hluboké neuronové sítě, jakožto řešení soutěže SpaceNet Road Network Detection challenge. Kvůli komplexitě datasetu SpaceNet jsou prozkoumány a využity různé metody interpretovatelnosti pro neuronové sítě.Since the widespread of space exploration, especially in the commercial sector, there has been an enormous supply of satellite imagery. The amount of data supplied by various satellites raises demand in human interpretation of given data in order to obtain valuable information. One example of such data is the SpaceNet dataset. The aim of this work is to design and evaluate a deep neural network as a solution to the SpaceNet Road Network Detection challenge based on state-of-the-art published architectures. Due to the complex nature of the SpaceNet dataset various methods of neural network interpretability are explored and implemented

Haulage of municipal waste in Bohumín city optimization

Import 07/07/2008Prezenční342 - Institut dopravyNeuveden

Proposal of transport attendance of descent area of Bohumín

Import 07/12/2006Prezenční342 - Institut doprav